Tensorflow 在训练模特时，我有时会失去记忆

Tensorflow版本：TF1.13 使用蟒蛇

我在堆栈溢出中学习设置：
TF_CUDNN_工作空间_限制_IN_MB=100 减少tensorflow的暂存空间，默认为4GB

GPU:NVIDIA GTX 1660 TI 6GB卡 CUDA版本：11.0

但是我不知道如何设置环境变量。

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我找不到关于它的任何教程。既然我是这方面的初学者，谁能给出任何链接或告诉我如何设置这个变量？？这对我真的很有帮助。

您可以使用python中的

OS

模块，如下所示：

导入操作系统
os.environ['TF\u CUDNN\u WORKSPACE\u LIMIT\u IN\u MB']=“100”

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顺便说一句，对于一个需要训练的模型来说，100MB要少得多。至少分配1GB。

您可以使用python中的

OS

模块，如下所示：

导入操作系统
os.environ['TF\u CUDNN\u WORKSPACE\u LIMIT\u IN\u MB']=“100”

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顺便说一句，对于一个需要训练的模型来说，100MB要少得多。至少分配1GB。

请注意，v100MB远小于默认4gb，因此您确定要设置此限制，可能不够。非常感谢您这么快回复。关键是我不知道如何设置这个变量。我宁愿将该变量设置为1 gb，但我主要关心的是如何设置变量值，这是什么方法？请注意，V 100mb远小于默认4gb，因此您确定要设置此限制，可能不够感谢您这么快的回复。关键是我不知道如何设置这个变量。我宁愿将该变量设置为1 gb，但我主要关心的是如何设置变量值，这是什么方法？很抱歉，我使用了堆栈溢出，但这是我第一次发布问题。再次抱歉，非常感谢您的帮助！！！我真的很感激。很抱歉我使用了堆栈溢出，但这是我第一次发布问题。再次抱歉，非常感谢您的帮助！！！我真的很感激。